Os haplótipos foram construídos com base nos três SNPs já avaliados: SNP-11377C>G, SNP+45T>G e SNP+349A>G. As freqüências dos haplótipos encontrados nessa amostra estão na Tabela 39, Anexo. Utilizamos para análise os haplótipos com freqüência ≥ 5%: C_C, T_G, A_G (CTG), C_C, T_T, A_A (CTA), C_G, T_G, A_G (GGG) e C_G, T_T, A_A (GTA) e com isso avaliamos 232 indivíduos representando 89% dos indivíduos genotipados. As Tabelas 40, 41, 42, 43 e 44, Anexo demonstram os achados nesta amostra. Observamos que a freqüência de haplótipos nos grupos foi diferente quando comparados os haplótipos CTA e GTA. O haplótipo GTA foi significativamente mais freqüente no grupo obeso mórbido em comparação aos demais grupos (p = 0,005 para G1 vs G4; p = 0,005 para G2 vs G4 e p = 0,015 para G3 vs G4). Observamos diferenças nas freqüências dos haplótipos GTA e GGG nos grupos G1 e G4 (p = 0,009). A distribuição dos haplótipos CTA e GGG foi bastante semelhante nos grupos obesos e não obesos (Tabela 40, Anexo).
Na avaliação de CTA e GTA, observamos menor grau de adiposidade em CTA em relação a GTA quando avaliados IMC (p = 0,007), ZIMC (p = 0,019) e CA (p = 0,016), menor freqüência de CA aumentada (p = 0,024) (Tabela 41, Anexo) e menores concentrações séricas de leptina (p = 0,038) (Tabela 42, Anexo). Observamos em CTA uma tendência a menores níveis de insulina sérica (p = 0,081) (Tabela 42, Anexo) e menor freqüência de hiperinsulinemia (p = 0,056) (Tabela 43, Anexo).
Em GGG quando comparado a GTA, observamos menor adiposidade quando avaliado ZIMC (p = 0,043) (Tabela 41, Anexo), menores níveis de insulina (p = 0,041) (Tabela 42, Anexo) e menor freqüência de hiperinsulinemia (p = 0,004) (Tabela 43, Anexo). Observamos uma tendência a maior freqüência de HOMA-IR menor que 2,2 (p = 0,061) (Tabela 43, Anexo) e menor freqüência de CA aumentada (p = 0,055) em GGG (Tabela 44, Anexo). Observamos maior risco relativo de ser obeso em GTA em relação à CTA (OR = 3,8, IC 1,4 – 10,6) e GGG (OR = 4,3, IC 1,1 – 17,4) e este risco permaneceu mesmo quando o modelo foi ajustado para sexo, estadio puberal e idade como demonstrado na Tabela 45, Anexo, a qual mostra a relação negativa entre ser obeso e os haplótipos CTA (ExpB = 0,3, IC 0,1 – 0,8) e GGG (ExpB = 0,2, IC 0,1 – 1,0) em relação ao haplótipo GTA.
Observamos maior freqüência de hipertensos em CTG em relação à CTA (p = 0,027) e GGG (p = 0,010) (Tabela 44, Anexo) e maior risco de hipertensão em CTG em relação à CTA (OR = 2,7, IC 1,1 – 6,6) e GGG (OR = 5,4, IC 1,4 – 20,5). Este risco aumentado permaneceu na avaliação de CTG em relação a GGG mesmo quando o modelo foi ajustado para sexo, estadio puberal, idade, grau de adiposidade (ZIMC) e resistência à insulina (HOMA-IR) (Tabela 46, Anexo).
Observamos maior freqüência de hiperinsulinemia em CTG em comparação à GGG. Observamos maior freqüência de indivíduos com adiponectina acima de 13,7 em GGG quando comparado à CTA (OR = 3,7, IC 1,1 – 8,9). As associações dos haplótipos com a resistência à insulina e
níveis de adiponectina não existiram quando foi realizada a análise de regressão linear múltipla com ajuste para sexo, estadio puberal e idade.
5. DISCUSSÃO
5.1. Avaliação clínica e metabólica
Neste estudo observamos que a obesidade no grupo pediátrico, independente do seu grau de gravidade, apresentou-se acompanhada de maior freqüência de CA aumentada. A medida da CA aumentou conforme a adiposidade nos diferentes grupos estudados e foi o parâmetro de adiposidade mais importante associado à resistência à insulina, influenciando 59% das concentrações de HOMA-IR, independentemente do ZIMC e MG% na análise de regressão múltipla. De fato a mensuração da CA é hoje a técnica mais simples de se inferir a obesidade visceral, principal fator associado ao risco cardiovascular126.
As crianças e adolescentes obesos envolvidos nesta pesquisa apresentaram maior resistência à insulina evidenciada pela maior freqüência de hiperinsulinemia (33% em G3 e 58% em G4) e de HOMA-IR acima de 2,2 que corresponde ao nível de corte entre o primeiro e segundo tercis de HOMA-IR no nosso grupo (76% em G3 e 85% em G4). Por outro lado, a hiperinsulinemia não foi evidenciada nas crianças e adolescentes sem obesidade, bem como observamos baixa freqüência de HOMA-IR acima de 2,2 (6% em G1 e 19% em G2, em sua maioria crianças púberes). Os valores para determinação de hiperinsulinemia basal e HOMA-IR que determinem a resistência à insulina não estão estabelecidos na população jovem brasileira, porém o estudo de Ten e Maclaren sugere que concentrações séricas basais
de insulina maiores que 15mU/L; picos, após o TTGo, acima de 150mU/L ou concentrações séricas de insulina no tempo de 120 minutos acima de 75mU/L são indicativos de resistência à insulina 115 127. No Brasil, da Silva et al., em seu estudo em adolescentes com história familiar de DM2, utilizaram para definição de resistência à insulina HOMA-IR > 2,5 e o estudo de Alvarez MM et al. avaliou adolescentes do sexo feminino eutróficas e acima do peso e encontrou níveis de HOMA-IR mais elevados nas crianças e adolescentes sobrepesos em relação às eutróficas (2,25 IC: 1,4 – 3,0 vs 1,91 IC:1,32 – 2,5)128 129. Recentemente, um estudo espanhol avaliando crianças eutróficas demonstrou que as concentrações séricas médias de insulina variavam de 2,26 ± 1,76 no TANNER I até 12,3 ± 5,11 no TANNER V, e da mesma forma, níveis de HOMA-IR variavam de 0,45 ± 0,36 a 2,77 ± 1,21, resultados estes que corroboram os nossos achados nas crianças controle que apresentaram concentrações médias de insulina sérica basal de 3,9 ± 1,7mg/dL nos pré-púberes e 6,8 ± 3,6 mg/dL nos púberes e de HOMA-IR de 0,8 ± 0,5 nos pré-púberes e 1,45 ± 0,9 nos púberes130.
Em nosso estudo a adiposidade foi fator importante na determinação de alterações metabólicas influenciando a PAS em 23% e a PAD em 16%, as concentrações séricas de HDLC em 55%, LDLC em 23%, triglicérides em 39%, ácido úrico em 42%, quando ajustado para sexo, estadio puberal e idade. De modo semelhante, a resistência à insulina explicou variações na PAS em 29% e na PAD em 22%, nas concentrações séricas de HDLC em 46%, LDLC em 21%, triglicérides em 53%, ácido úrico em 36%, seguindo o mesmo modelo ajustado para sexo, estadio puberal e idade. Ao avaliarmos
em análise de regressão múltipla, qual das variáveis, adiposidade ou resistência à insulina, teria papel mais importante nos parâmetros metabólicos observamos que a adiposidade foi mais importante na determinação das concentrações séricas de HDLC (46%), LDLC (16%) e ácido úrico (37%), enquanto que a resistência à insulina foi mais importante na determinação da PAS (23%), PAD (19%) e níveis de triglicérides (48%). De modo semelhante, a literatura demonstra que a hiperinsulinemia, por si só, associa-se à HAS, dislipidemia, esteatose hepática, aumento de fatores pró-trombóticos, sendo também um fator de risco independente para doença cardiovascular131 132 133 134 135 Portanto, a resistência à insulina é um importante fator que independente da obesidade pode levar às alterações metabólicas relacionadas a maior risco cardiovascular.
Outro aspecto importante no grupo pediátrico seria a evolução da resistência à insulina ao DM2 em menor período de tempo que em adultos, provavelmente devido à menor sensibilidade à insulina na adolescência 65 136
. Observamos que a freqüência de glicemia de jejum alterada aumentou com o grau de obesidade (2% em G3 e 12 % em G4), entretanto não observamos maior freqüência de tolerância à glicose diminuída (3% em G3 e 4% em G4) e DM2 (1% em G4) no grupo mais obeso. Nossos dados são semelhantes aos observados no estudo italiano de Invitti et al., 2006 no qual foram observadas prevalências de 0,4% para glicemia de jejum alterada, 5,4% para TGD e 0,2% para DM2, porém nossas freqüências são extremamente baixas se comparadas aos dados americanos de Sinhá et al. em que foi constatado 25% de crianças e 21% dos adolescentes obesos
com tolerância à glicose diminuída e 4% dos adolescentes obesos com DM2, e de Felszeghy E et al. em que foram encontrados 4,4% de glicemia de jejum alterada, 14% de tolerância à glicose diminuída e 2% de DM2 em crianças obesas 9 137 138. Nos nossos indivíduos estudados evidenciamos uma correlação independente de sexo ou desenvolvimento puberal, de HOMA-IR, mas não do grau de adiposidade, com índices de secreção de insulina como HOMA%ß (78%) e AUCins/AUCgli (63%). Consistente com nossos dados, Felszeghy E et al. demonstraram que a hiperinsulinemia pode compensar a resistência à insulina na maioria das crianças obesas 138. Portanto nesse grupo de indivíduos, a secreção de insulina foi maior quanto maior a resistência à insulina, inferindo que a reserva pancreática nesta faixa etária ainda é suficiente para evitar o desenvolvimento de alterações glicêmicas.
No nosso estudo a associação de obesidade e resistência à insulina levou à maiores níveis pressóricos, maiores concentrações séricas de ácido úrico, triglicérides e menores concentrações séricas de HDLC que são sabidamente fatores associados a doença cardiovascular 134 135 139. Com o aumento do grau de obesidade (ZIMC ≥ 2,5) existiu uma piora do padrão metabólico, evidenciada por maiores níveis pressóricos, maior resistência à insulina e maior freqüência de SM. Nesse grupo encontramos ainda três vezes mais risco de hiperinsulinemia, 6 vezes mais risco de apresentar glicemia de jejum alterada, duas vezes mais risco de HAS e SM o que confere ainda maior risco cardiovascular 134 139. Interessante notar que o grupo mais obeso era também o mais jovem, sugerindo que fatores
genéticos associados aos ambientais estejam implicados na maior adiposidade e riscos metabólicos observados.
Ao utilizarmos os critérios do ATPIII para classificação de SM em crianças e adolescentes em G3 e G4 observamos que 38% e 54% dos indivíduos apresentaram SM. As divergências nos critérios são responsáveis pela grande diferença observada nas freqüências de SM nos diferentes estudos. Estudos mais antigos como os de Csabi et al., 2000utilizavam a presença de hiperinsulinemia nos critérios, com níveis de corte baseados nos valores de insulina encontrados no percentil 95 para o grupo controle140. Foi observada prevalência da SM de 0,4% em crianças do grupo controle e 8,9% em crianças obesas, sendo que o autor considerava necessária a presença de quatro fatores para diagnóstico da síndrome. Posteriormente, Viner et al. em 2005 avaliaram crianças e adolescentes obesos de acordo com a definição proposta pela Organização Mundial de Saúde (OMS), com níveis de corte adaptados para a população pediátrica e encontraram um terço dos jovens obesos com SM141. Estudos publicados mais recentemente utilizam os critérios do ATPIII (aumento de CA, hipertrigliceridemia, baixo HDLC, HAS e glicemia de jejum alterada) com os parâmetros adaptados para a população pediátrica, porém cada estudo determina os valores de corte que julga serem adequados para os diagnósticos de fatores de risco para SM. Em 2004, De Ferranti et al.avaliaram a presença de SM em 1960 adolescentes americanos de 12 a 19 anos que participaram do National
Health and Examination Survey III (NHANESIII) e demonstraram que pelo
(Hipertrigliceridemia, baixo HDLC, glicemia de jejum alterada, aumento de CA ou HAS) e 9,2% apresentavam a SM, sendo que quando avaliados sobrepesos e obesos a prevalência desta aumentava para 31,2%142. Weiss estudou jovens com ZIMC acima de 2,0 e critérios de SM baseados em uma população controle e encontrou a maior prevalência, em indivíduos jovens com obesidade moderada e grave de 38.7% e 49.7%, respectivamente114. No Brasil, o estudo de Silva et al. publicado em 2005, avaliou adolescentes obesos e não obesos com história familiar de DM2 e mostrou prevalência de 26% de SM nos obesos 128. Este estudo, em comparação ao nosso, considerou em seus critérios obesidade classificada pelo IMC (> p97) e não CA, concentrações séricas mais elevadas de triglicérides (130mg/dL) e mais baixos de HDLC (35mg/dL) e incluiu em seus critérios a presença de resistência à insulina avaliada pelo HOMA-IR (> 2,5). Recentemente uma nova classificação de SM para jovens foi publicada pela International
Diabetes Federation (IDF) que propõe o uso de níveis de corte preconizados
para adultos em alguns dos critérios como triglicérides ≥ 150mg/dL, HDLC < 40 mg/dL, PA ≥ 130 x 85 ou glicemia de jejum ≥ 100mg/dL 143. Entretanto como demonstramos em nosso estudo o sexo e desenvolvimento puberal da criança e adolescente influenciam independentemente a resistência à insulina, o padrão de distribuição de gordura (percentual de massa gorda, circunferência abdominal) e parâmetros metabólicos como concentrações séricas de ácido úrico e triglicérides, motivo pelo qual não utilizamos essa classificação.
Apesar dos diferentes critérios utilizados para classificação da SM, nossos dados demonstram a alta freqüência de SM em nosso grupo chegando a acometer mais de 50% das crianças e adolescentes na medida em que aumenta o grau de obesidade 133 144.
Nossos dados comprovam que a adiposidade influencia o aparecimento da resistência à insulina e complicações metabólicas e demonstram a influência do grau de adiposidade na prevalência de SM nesta população.